码迷,mamicode.com
首页 > 编程语言
复习机器学习算法:Logistic 回归
区别于线性回归,不是把每个特征直接乘以系数,而是用一个S型函数(Logistic函数)。如下: 使用这种形式函数的原因(概率、求导)。   代价函数,也不是线性回归中的误差平方和,而是基于对数似然函数,如下:   单个样本的后验概率为:(y = 0, 1) 类似于二项分布的概率密度函数。 整个样本集的后验概率: 对数似然函数对于代价函数,如下:   梯度下降法...
分类:编程语言   时间:2015-03-05 10:52:23    阅读次数:239
sublime text 2编译Python时打印中文报错的解决方案
当用sublime text 2 编译 python 文件时,若 print 打印出的中文时,控制台会报错: [Decode error - output not utf-8] 解决方案如下: 打开 sublime text 2 首选项 -> 浏览插件,进入 Python 文件夹,并找到 Python.sublime-build 文件。 打开如下: { "cmd": ["python"...
分类:编程语言   时间:2015-03-05 10:51:02    阅读次数:181
Unity3d LineRenderer画线
【狗刨学习网】 1、  画多条线 画多条线需要在场景中放置多个GameObject,因为一个GameObject只能添加一个LineRenderer Component。 2、  线段样式 线段的样式由LineRenderer组件的材质控制 3、  坐标系 LineRenderer使用了2种坐标系:World和Location...
分类:编程语言   时间:2015-03-05 10:50:37    阅读次数:456
[LeetCode] 022. Generate Parentheses (Medium) (C++/Python)
[LeetCode] 022. Generate Parentheses (Medium) (C++/Python)...
分类:编程语言   时间:2015-03-05 10:49:48    阅读次数:146
复习机器学习算法:线性回归
Logistic回归用来分类,线性回归用来回归。   线性回归是把让样本的属性前面加系数,相加。代价函数是误差平方和形式。所以,在最小化代价函数的时候,可以直接求导,令导数等于0,如下:   也可以使用梯度下降法,学习的梯度和Logistic回归形式一样。   线性回归的优点:计算简单。 缺点:不好处理非线性数据。...
分类:编程语言   时间:2015-03-05 10:48:54    阅读次数:154
深入理解java内部类和匿名内部类
1.如果有人问你在java中接口可以new吗?我想答案应该是yes,实现匿名内部类的时候。 http://blog.csdn.net/cntanghai/article/details/6094481 2.如果有人问你类是否可以被private等修饰,我想答案是yes,内部类的好处之一。 1.内部类可以很好的实现隐藏  一般的非内部类,是不允许有 private 与...
分类:编程语言   时间:2015-03-05 10:49:44    阅读次数:208
web简单应用python框架的选择-tornado
Django: 一般观点: 个人认为django是相当平衡而又好用的。比如说django的Model和Template,你既可以用,也可以不用,没有说一定强迫你用。所以说django是重量级的,估计也是一知半解。 做一般的网络应用,强烈建议使用django. 如果是以内容为主的网站Django是比较优秀的选择,比如blog之类的,自带的后台、表单和ORM十分方便。缺点是太大了,什么都用dj...
分类:编程语言   时间:2015-03-05 10:50:05    阅读次数:169
复习机器学习算法:SVM
SVM的本质是寻找最大间隔的分割超平面。 SVM的假设也是在样本的每个属性前面乘以一个系数,代价函数是基于LR演化而来的。LR中是S型函数的假设,SVM中是分段函数cost的形式,再包括正则项,最后SVM的代价函数为:   当C一般要设置地很大,这样子的SVM才能够找到最大间隔的超平面,thetaT*x>=1或者thetaT*x 我们构建拉格朗日函数: 分别对...
分类:编程语言   时间:2015-03-05 10:47:48    阅读次数:257
复习机器学习算法:Boosting
Boosting的思想是集成学习,把许多个弱分类器结合起来,构成一个强分类器。   首先输入原始的训练样本,得到一个弱分类器,可以知道它的正确率和错误率。计算该弱分类器的权重,如下: 然后提高错误分类样本的权重,让后面的分类器focus它们,调整样本的权重: 如果原本分类正确: 如果样本分类错误:   把新的样本输入到后面学习,重复这个过程,得到许多个弱分类器,及其分类器...
分类:编程语言   时间:2015-03-05 10:48:44    阅读次数:145
剪枝算法(算法优化)
一:剪枝策略的寻找的方法 1)微观方法:从问题本身出发,发现剪枝条件 2)宏观方法:从整体出发,发现剪枝条件。 3)注意提高效率,这是关键,最重要的。 总之,剪枝策略,属于算法优化范畴;通常应用在DFS 和 BFS 搜索算法中;剪枝策略就是寻找过滤条件,提前减少不必要的搜索路径。 二:剪枝算法(算法优化) 1、简介     在搜索算法中优化中,剪枝,就是通过某种判断,避免一些...
分类:编程语言   时间:2015-03-05 10:50:02    阅读次数:181
用C++实现一个不能被继承的类
构造函数是实现继承的关键,子类对象在构造时,首先调用父类的构造函数,在调用自己的构造函数。 #include using namespace std; template class A { public: friend T; private: A(){} ~A(){} }; class B:virtual public A...
分类:编程语言   时间:2015-03-05 10:49:30    阅读次数:282
华为面试题:迷宫问题 C语言源码
定义一个二维数组N*M(其中2 int maze[5][5] = {         0, 1, 0, 0, 0,         0, 1, 0, 1, 0,         0, 0, 0, 0, 0,         0, 1, 1, 1, 0,         0, 0, 0, 1, 0, }; 它表示一个迷宫,其中的1表示墙壁,0表示可以走...
分类:编程语言   时间:2015-03-05 10:49:18    阅读次数:184
玩转单元测试之Testing Spring MVC Controllers
玩转单元测试之 Testing Spring MVC Controllers转载注明出处:http://www.cnblogs.com/wade-xu/p/4311657.htmlTheSpring MVC Test frameworkprovides first class JUnit suppo...
分类:编程语言   时间:2015-03-05 10:47:26    阅读次数:171
java基础篇---I/O技术
java基础篇---I/O技术对于任何程序设计语言而言,输入输出(I/O)系统都是比较复杂的而且还是比较核心的。在java.io.包中提供了相关的API.java中流的概念划分流的方向:输入流:数据源到程序(inputStream,Reader读进来)输出流:程序到目的地(OutPutStream,...
分类:编程语言   时间:2015-03-05 10:45:12    阅读次数:160
Borland C++ Builder 6.0安装指南
下载链接:http://pan.baidu.com/share/link?shareid=2552942324&uk=1260508576将下载的安装光盘文件加载到虚拟光驱后,打开这里AUTORUN.EXE为安装文件,KEYGEN.EXE为注册机。笔者选择中文安装 下一步之后需要填写序列号,打开注册...
分类:编程语言   时间:2015-03-05 10:46:02    阅读次数:549
第五章概率分析和随机算法
分类:编程语言   时间:2015-03-05 10:44:15    阅读次数:210
简单的JAVA MVC框架模式--Java-servlet-JavaBean
MVC全名是Model View Controller,是模型(model)-视图(view)-控制器(controller)的缩写,一种软件设计典范,用一种业务逻辑、数据、界面显示分离的方法组织代码此框架模式是一个简单的解决个人所得税计算的业务逻辑servletimport java.io.IOE...
分类:编程语言   时间:2015-03-05 10:43:40    阅读次数:119
© 2014 mamicode.com 版权所有  联系我们:gaon5@hotmail.com
迷上了代码!